Báo cáo này được viết bởi Tiger Research, để đạt được tự động hóa tự chủ thực sự, phải có khả năng thanh toán gốc. Thị trường đã bắt đầu bố trí tích cực cho sự chuyển đổi này.
Điểm cốt lõi
- Chủ thể thanh toán đang chuyển từ con người sang AI Agent, điều này khiến cơ sở hạ tầng thanh toán trở thành yêu cầu cốt lõi để đạt được sự tự chủ thực sự.
- Các công ty công nghệ lớn (bao gồm Google AP2 và OpenAI Delegated Payment) đang thiết kế hệ thống thanh toán tự động dựa trên sự phê duyệt trên nền tảng cơ sở hạ tầng hiện có.
- Tiền mã hóa thông qua các tiêu chuẩn ERC-8004 và x402, tận dụng nhận dạng dựa trên NFT và hợp đồng thông minh, đã thực hiện được mô hình thanh toán phi tập trung hóa.
- Các công ty công nghệ lớn ưu tiên tính tiện lợi và bảo vệ người tiêu dùng, trong khi tiền mã hóa nhấn mạnh chủ quyền người dùng và khả năng thực thi cấp Agent rộng hơn.
- Câu hỏi then chốt trong tương lai là: thanh toán được kiểm soát bởi nền tảng, hay được thực thi bởi giao thức mở.
1. Thanh toán không còn là độc quyền của con người
Nguồn: macstories(Feder1C0 Viticci)
Gần đây, “OpenClaw” đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Khác với các hệ thống AI như ChatGPT hoặc Gemini chủ yếu chịu trách nhiệm truy xuất và tổ chức thông tin, OpenClaw cho phép AI Agent thực thi trực tiếp các nhiệm vụ trên PC hoặc máy chủ cục bộ của người dùng.
Thông qua các nền tảng nhắn tin tức thì như WhatsApp, Telegram và Slack, người dùng có thể đưa ra chỉ thị, và Agent sau đó tự chủ thực thi nhiệm vụ, bao gồm quản lý email, điều phối lịch và duyệt web.
Vì nó chạy dưới dạng phần mềm mã nguồn mở và không bị ràng buộc với một nền tảng cụ thể, OpenClaw hoạt động giống như một trợ lý AI cá nhân hơn. Kiến trúc này được ưa chuộng nhờ tính linh hoạt và quyền kiểm soát cấp người dùng.
Tuy nhiên, một hạn chế then chốt vẫn tồn tại. Để AI Agent đạt được sự tự chủ hoàn toàn, chúng phải có khả năng thực hiện thanh toán. Hiện tại, Agent có thể tìm kiếm sản phẩm, so sánh các lựa chọn và thêm hàng hóa vào giỏ hàng, nhưng sự ủy quyền thanh toán cuối cùng vẫn cần sự chấp thuận của con người.
Về mặt lịch sử, hệ thống thanh toán được thiết kế xung quanh chủ thể là con người. Trong môi trường được điều khiển bởi AI Agent, giả định này không còn đúng nữa. Nếu tự động hóa muốn trở nên hoàn toàn tự chủ, Agent phải có khả năng đánh giá độc lập, ủy quyền và hoàn tất giao dịch trong phạm vi các ràng buộc được xác định.
Dự đoán trước sự chuyển đổi này, các công ty công nghệ lớn và các dự án gốc mã hóa trong năm qua đều đã giới thiệu các khuôn khổ kỹ thuật nhằm hiện thực hóa thanh toán cấp Agent.
2. Các công ty công nghệ lớn: Xây dựng thanh toán Agent trên cơ sở hạ tầng hiện có
Vào tháng 1 năm 2025, Google đã ra mắt AP2 (Giao thức Thanh toán Agent 2.0), mở rộng cơ sở hạ tầng thanh toán AI Agent của mình. Mặc dù OpenAI và Amazon cũng đã phác thảo các sáng kiến liên quan, nhưng Google hiện là doanh nghiệp lớn duy nhất có khuôn khổ triển khai có cấu trúc.
AP2 chia quá trình giao dịch thành ba lớp ủy quyền (Mandate Layers). Cấu trúc này cho phép giám sát và kiểm toán độc lập từng giai đoạn.
- Ủy quyền ý định (Intent Mandate): Ghi lại hành động mà người dùng muốn thực hiện.
- Ủy quyền giỏ hàng (Cart Mandate): Xác định cách thức mua hàng nên được thực hiện theo các quy t định đặt trước.
- Ủy quyền thanh toán (Payment Mandate): Thực hiện chuyển tiền thực tế.
Ví dụ: Giả sử Ekko yêu cầu AI Agent trên Google Shopping “tìm và mua một chiếc áo khoác mùa đông dưới 200 đô la”.
- Ủy quyền ý định: Ekko chỉ thị AI Agent mua “một chiếc áo khoác mùa đông với ngân sách tối đa là 200 đô la”. Thông tin này được ghi lại trên chuỗi như một hợp đồng kỹ thuật số, tức là ủy quyền ý định.
- Ủy quyền giỏ hàng: AI Agent tuân theo ý định, tìm kiếm các mặt hàng phù hợp trong số các đối tác thương mại và thêm chúng vào giỏ hàng. Xác minh giá (199 đô la, phù hợp với ngân sách ✓), xác nhận địa chỉ giao hàng.
- Ủy quyền thanh toán: Ekko xem mặt hàng đã chọn và nhấp phê duyệt. 199 đô la được xử lý thông qua Google Pay. Hoặc, AI Agent có thể tự động hoàn tất thanh toán trong các tham số đặt trước.
Trong suốt quá trình, người dùng không cần nhập thêm thông tin. Google AP2 dựa vào thông tin đăng nhập người dùng hiện có (thẻ đã đăng ký trước và địa chỉ), điều này làm giảm rào cản gia nhập và đơn giản hóa quy trình áp dụng.
Nguồn: Google
Tuy nhiên, Google hiện chỉ hỗ trợ thanh toán Agent cho các công ty trong mạng lưới đối tác của mình. Do đó, phạm vi sử dụng của nó bị giới hạn trong một hệ sinh thái được kiểm soát, hạn chế khả năng tương tác và truy cập mở rộng hơn.
3. Tiền mã hóa: Tự lưu ký và trao đổi mở
Lĩnh vực mã hóa cũng đang phát triển cơ sở hạ tầng thanh toán cho AI Agent, nhưng phương pháp của nó khác biệt rõ rệt so với các công ty công nghệ lớn. Các nền tảng lớn xây dựng niềm tin trong hệ sinh thái được kiểm soát, trong khi lĩnh vực mã hóa bắt đầu từ một câu hỏi khác: Liệu AI Agent có thể giành được sự tin tưởng mà không dựa vào nền tảng tập trung không?
Hai tiêu chuẩn cốt lõi nhằm giải quyết mục tiêu này: ERC-8004 của Ethereum và x402 của Coinbase.
Đầu tiên là lớp nhận dạng. AI Agent chạy trên blockchain phải có thể nhận dạng được. ERC-8004 đóng vai trò này. Nó được phát hành dưới dạng NFT, nhưng không phải là vật phẩm sưu tầm nghệ thuật, mà là một NFT chứng chỉ chứa dữ liệu nhận dạng có cấu trúc. Mỗi Token chứa ba phần:
- Nhận dạng (Identity)
- Danh tiếng (Reputation)
- Xác minh (Validation)
Các yếu tố này cùng nhau tạo thành chứng chỉ nhận dạng trên chuỗi có thể xác minh.
Về cơ chế thanh toán, x402 đóng vai trò là đường dẫn thanh toán. Được phát triển bởi Coinbase, x402 là tiêu chuẩn thanh toán gốc mã hóa cho AI Agent. Nó cho phép Agent sử dụng stablecoin để thực hiện giao dịch tự chủ. Đặc điểm cốt lõi của nó là thực thi hợp đồng thông minh tự động, logic điều kiện được nhúng trực tiếp vào mã, một khi điều kiện được đáp ứng, việc thanh toán có thể xảy ra mà không cần sự can thiệp của con người.
Khi ERC-8004 (nhận dạng) kết hợp với x402 (thanh toán), AI Agent có thể xác minh đối tác và thực thi giao dịch mà không cần dựa vào nền tảng tập trung.
Ví dụ: Ekko chỉ thị Agent A của anh ta mua một máy tính xách tay cũ với ngân sách tối đa 800 đô la. Agent B của người bán giao tiếp trực tiếp với nó.
- Xác minh lẫn nhau: Thông qua NFT ERC-8004 kiểm tra nhận dạng và điểm danh tiếng (ví dụ: danh tiếng 72, xác nhận số dư).
- Lưu ký hợp đồng thông minh: 800 đô la được chuyển từ ví vào hợp đồng thông minh lưu ký (Escrow), tiền bị khóa cho đến khi xác nhận nhận hàng.
- Cập nhật thanh toán và danh tiếng: Sau khi giao dịch hoàn tất, x402 tự động thanh toán, và hồ sơ danh tiếng của cả hai bên sẽ được tự động cập nhật và ghi vào NFT ERC-8004 tương ứng của họ.
Trong suốt quá trình, không có trung gian tham gia. Hai AI Agent thực hiện giao dịch trực tiếp thông qua xác minh và thanh toán dựa trên blockchain, thể hiện mô hình gốc mã hóa cho thương mại Agent với Agent (A2A).
4. Công nghệ lớn vs Tiền mã hóa: Sự khác biệt trong lĩnh vực vận hành AI Agent
Google AP2 đại diện cho một mô hình được kiểm soát, được thiết kế cho các đối tác đã được xác minh. Google giới hạn người tham gia thị trường để bảo vệ người tiêu dùng. Vì việc thực thi của AI Agent có kết quả mang tính xác suất chứ không hoàn toàn xác định, nếu xảy ra lỗi giao dịch, trách nhiệm cuối cùng có thể thuộc về nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thanh toán. Để giảm xác suất thất bại, Google có động lực thu hẹp hệ sinh thái của mình.
Hệ sinh thái bị hạn chế làm tăng tính ổn định, nhưng cũng hạn chế khả năng Agent vận hành tự chủ và tối ưu hóa lựa chọn trong thị trường rộng lớn hơn.
Ngược lại, ERC-8004 và x402 phản ánh một kiến trúc mở hơn. Mô hình mã hóa được thiết kế để đạt được tính không cần cấp phép (Permissionless) và khả năng tương tác.
Mặc dù hiện tại việc thực thi end-to-end chưa hoàn hảo, nhưng tầm nhìn dài hạn là Agent tự quản lý việc tiêu dùng hàng ngày. Các nền tảng lớn có thể thử tích hợp các kênh bán lẻ chính, trong khi các tiêu chuẩn mã hóa mở có lợi thế cấu trúc khi xử lý các khoản thanh toán theo chương trình tần suất cao, giá trị nhỏ (vi thanh toán). Ví dụ, Agent mua 1000 hình ảnh tư liệu với giá đơn vị 0.01 đô la, đường dẫn gốc mã hóa có hiệu quả hoạt động cao hơn.
Tất nhiên, việc thiếu tổ chức tập trung cũng mang lại sự đánh đổi: phải thiết lập các tiêu chuẩn đánh giá nhận dạng một cách phi tập trung, và không có thực thể duy nhất chịu trách nhiệm cuối cùng cho thất bại.
Tóm tắt
Các công ty công nghệ lớn và lĩnh vực mã hóa đều theo đuổi cùng một mục tiêu: hiện thực hóa thương mại AI Agent tự chủ. Sự khác biệt nằm ở kiến trúc: các công ty công nghệ lớn ủng hộ hệ thống khép kín, được kiểm soát, trong khi lĩnh vực mã hóa thúc đẩy mô hình mở, dựa trên giao thức.
Xu hướng tương lai có nhiều khả năng là sự tương tác của cả hai phương pháp, hơn là một trò chơi có tổng bằng không.
